□寧嘉辰

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 黑龍江 哈爾濱 150030）

1 研究背景

1.1 研究的目的

我國農(nóng)業(yè)企業(yè)自身存在的問題及銀行與企業(yè)間信息不對稱，導(dǎo)致出現(xiàn)了銀行“惜貸”和農(nóng)村企業(yè)融資困難等問題?，F(xiàn)有農(nóng)村信用評價(jià)體系照搬公司指標(biāo)體系，存在指標(biāo)劃分模糊、敞口指標(biāo)底層占比較大、大量定性指標(biāo)無法判定等諸多問題。因此，開展農(nóng)村企業(yè)信用體系建設(shè)對于緩解農(nóng)村企業(yè)融資難題和推廣普惠金融具有積極作用。

1.2 研究的意義

為解決現(xiàn)有機(jī)制中存在的主要問題，完善現(xiàn)有的農(nóng)村企業(yè)信用評價(jià)體制，創(chuàng)新運(yùn)用云模型，將定性評價(jià)等級轉(zhuǎn)變?yōu)槎吭u價(jià)體系，豐富了農(nóng)村企業(yè)的信用評價(jià)體系，彌補(bǔ)了相關(guān)評價(jià)體系評價(jià)方法的不足，具有較強(qiáng)的實(shí)踐性和可行性。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

2.1 農(nóng)業(yè)企業(yè)信用制度現(xiàn)狀以及問題研究

劉麗亞（2019）[1]認(rèn)為我國農(nóng)業(yè)企業(yè)融資困難主要是受當(dāng)前不健全的信用擔(dān)保機(jī)制的影響。農(nóng)業(yè)企業(yè)盈利少，可供擔(dān)保物缺乏。同時(shí)，僅依靠正規(guī)途徑的融資不足以支持農(nóng)村企業(yè)發(fā)展。

2.2 農(nóng)村信用體系建設(shè)方法研究

郭長平和杜若華（2008）[2]歸納出黑龍江省農(nóng)村信用評價(jià)體系的建設(shè)現(xiàn)狀，從構(gòu)建相對健全的信貸體制、信息系統(tǒng)共享平臺、信貸服務(wù)體系等角度提出了解決對策。World Bank（2005）的研究表明，農(nóng)村和金融機(jī)構(gòu)是對信用信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的重要渠道，可以在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避方案。

3 研究內(nèi)容

3.1 探究農(nóng)業(yè)企業(yè)信用評級體系的作用及機(jī)理

完善的農(nóng)村信用體系對實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。結(jié)合農(nóng)業(yè)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)情況及當(dāng)前信用評價(jià)過程中的問題，探究其應(yīng)用機(jī)理。

3.2 選定銀行現(xiàn)有信用評級體系指標(biāo)

針對銀行現(xiàn)有農(nóng)業(yè)企業(yè)客戶信用評定的11 項(xiàng)指標(biāo)，在充分搜集相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況，使用層次分析法對現(xiàn)有的11 項(xiàng)影響信用評價(jià)體系指標(biāo)的重要性進(jìn)行排序。結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況，選出需要研究和完善的指標(biāo)。具體步驟如下。

（1）建立目標(biāo)層。目標(biāo)層為信用等級最高的農(nóng)業(yè)企業(yè)。

（2）建立準(zhǔn)則層。準(zhǔn)則層分為融貸能力及對外擔(dān)保、農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力、公司治理及管理層經(jīng)驗(yàn)、生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展、產(chǎn)品品牌優(yōu)勢及質(zhì)量監(jiān)控、農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險(xiǎn)、產(chǎn)品市場地位及發(fā)展前景、農(nóng)產(chǎn)品銷售及區(qū)域多元化、農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸條件及產(chǎn)業(yè)化、使用金融工具、農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表質(zhì)量。

（3）獲得充分準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。項(xiàng)目成員通過線上線下問卷調(diào)查、實(shí)地調(diào)研等形式，收集銀行工作人員、農(nóng)業(yè)企業(yè)相關(guān)人員針對每個(gè)指標(biāo)重要性的看法，將每個(gè)影響信用評價(jià)的指標(biāo)分為5 個(gè)等級，即明顯不重要、稍微不重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要、極端重要。

（4）構(gòu)成比較矩陣。分析11 個(gè)指標(biāo)明顯等級的百分比構(gòu)成比較矩陣A，公式如下。

（5）求隨機(jī)一致性指標(biāo)RI。在MATLAB 算法中輸入比較矩陣，得到11 個(gè)指標(biāo)的RI，見表1。

表1 一致性指標(biāo)數(shù)值

（6）一致性檢驗(yàn)。CR=0.061 494＜0.1，CI=0.094 701，此對比矩陣一致性可以接受，檢驗(yàn)通過。

由此可知，重要性最高的4 個(gè)指標(biāo)依次為融貸能力及對外擔(dān)保、產(chǎn)品市場地位及發(fā)展前景、農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險(xiǎn)以及農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力。

將農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險(xiǎn)以及災(zāi)害應(yīng)對能力這兩個(gè)尚不完備指標(biāo)作為研究對象。為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，對上述指標(biāo)進(jìn)行完善。

3.3 完善選定的指標(biāo)

（1）探究農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險(xiǎn)指標(biāo)。增設(shè)以下指標(biāo)。①保險(xiǎn)公司給與借款人的賠付。②保險(xiǎn)公司的勘測技術(shù)水平。在種植業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品中應(yīng)用遙感、3S 等勘探技術(shù)，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)力。③保險(xiǎn)產(chǎn)品的適合度。選取涉農(nóng)信貸，保證保險(xiǎn)評分的合理性。

（2）探究農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力指標(biāo)。量化基于云模型的農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力檔次評定標(biāo)準(zhǔn)。研究模型敞口定性打分要明確農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力模塊的評定標(biāo)準(zhǔn)，找到能夠更準(zhǔn)確地評定農(nóng)村企業(yè)農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力等級的機(jī)制，完善打分檔次[3]，步驟如下。

建立農(nóng)業(yè)企業(yè)農(nóng)業(yè)災(zāi)害實(shí)際應(yīng)對能力評定的云模型。一檔為建立了完善的農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)防控制機(jī)制，近3 年內(nèi)未發(fā)生農(nóng)業(yè)災(zāi)害。滿足一檔的農(nóng)村企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)為xi，分析云期望Ex，云期望Ex為云滴在論域空間分布的期望，是定性的點(diǎn)，即Ex=X。根據(jù)xi、Ex，分析出云的熵En，其中云的熵En為不確定性的度量，表示定性下的云滴離散程度和論域空間里云滴允許的取值范圍，公式如下。

根據(jù)方差S2和En，代入公式He=，分析出云的超熵He，用來表示云滴離散程度。將云的數(shù)字特征（Ex，En，He）代入正向云發(fā)生器以產(chǎn)生云滴。根據(jù)云滴圖分析出農(nóng)業(yè)災(zāi)害應(yīng)對能力模塊一檔定性概念的定量值。重復(fù)以上步驟得出其余4 檔的定量值。正向云發(fā)生器見圖1。

（3）探究可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)。在土壤化肥殘留污染檢測方面，加強(qiáng)對土壤中化肥殘留污染的定量研究分析，并按相應(yīng)指標(biāo)分為“優(yōu)”“中”“良”“差”4 級。在土壤復(fù)墾率方面，按照草地、林地、耕地、園地等具體土地復(fù)墾指標(biāo)體系，針對地形、土地生產(chǎn)力、土壤質(zhì)量以及土地配套設(shè)施4 個(gè)方向?qū)ν寥缽?fù)墾率進(jìn)行評價(jià)。若遇特殊情況，評級不達(dá)標(biāo)準(zhǔn)，可結(jié)合實(shí)際情況科學(xué)合理確定土地復(fù)墾質(zhì)量控制指標(biāo)。

3.4 完善的評價(jià)體系下企業(yè)融資情況

運(yùn)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對完善后的農(nóng)業(yè)企業(yè)信用評價(jià)體系進(jìn)行評價(jià)，研究完善后的信用分?jǐn)?shù)提升情況，找到滿足優(yōu)化后的評價(jià)機(jī)制的農(nóng)業(yè)企業(yè)[3]，步驟如下。

建立農(nóng)村企業(yè)綜合能力與借貸信用的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過分析得出待完善模塊的內(nèi)容，將反映原有模塊數(shù)據(jù)及新增內(nèi)容的農(nóng)村企業(yè)數(shù)據(jù)細(xì)化并輸入網(wǎng)絡(luò)。歸一處理原指標(biāo)數(shù)據(jù)xi得到，公式如下。

設(shè)置BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最大訓(xùn)練步數(shù)為1 000 步，學(xué)習(xí)速率0.1，最小均方誤差0.01，達(dá)到預(yù)期誤差限度時(shí)，停止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合值良好時(shí)，輸入待預(yù)測的農(nóng)村企業(yè)數(shù)據(jù)，得到預(yù)測結(jié)果。三層輸出網(wǎng)絡(luò)見圖2。

4 總結(jié)與模式推廣

當(dāng)前信用評價(jià)體系無法在農(nóng)業(yè)企業(yè)融資環(huán)節(jié)起到推動(dòng)作用，為促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)良好發(fā)展，避免出現(xiàn)“融資難”的問題，建立一個(gè)相對完善的農(nóng)業(yè)企業(yè)信用評價(jià)體系勢在必行[4]。在現(xiàn)存信用評價(jià)體系基礎(chǔ)上，增設(shè)的指標(biāo)以及完善的評級系統(tǒng)將對發(fā)展農(nóng)業(yè)企業(yè)、促進(jìn)產(chǎn)品多元化及農(nóng)村產(chǎn)業(yè)升級具有重要作用。

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